opencv入门到精通——图像上的算术运算

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目标

图像加法

图像融合

按位运算

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目标

• 学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。

• 您将学习以下功能：cv.add，cv.addWeighted等。

图像加法

您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。

注意
OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。

例如，考虑以下示例：

>>> x = np.uint8([250])
>>> y = np.uint8([10])
>>> print( cv.add(x,y) ) # 250+10 = 260 => 255
[[255]]
>>> print( x+y )          # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]

当添加两个图像时，它将更加可见。OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用OpenCV功能。

图像融合

这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。根据以下等式添加图像：

G(x)= (1 - \alpha)f_0(x)+ \alpha f_1

通过从 α 从 0→1 更改，您可以在一个图像到另一个图像之间执行很酷的过渡。

在这里，我拍摄了两个图像，将它们融合在一起。第一幅图像的权重为0.7，第二幅图像的权重为0.3。cv.addWeighted()在图像上应用以下公式。

在这里γ 被视为零。

img1 = cv.imread('ml.png')
img2 = cv.imread('opencv-logo.png')
dst = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

检查以下结果：

按位运算

这包括按位 AND、 OR、NOT 和 XOR 操作。它们在提取图像的任何部分(我们将在后面的章节中看到)、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子，如何改变一个图像的特定区域。
我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。如果我添加两个图像，它会改变颜色。如果我混合它，我得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果是一个矩形区域，我可以使用 ROI，就像我们在上一章中所做的那样。但是 OpenCV 的 logo 不是长方形的。所以你可以使用如下的按位操作来实现:

我想在图像上方放置OpenCV徽标。如果添加两个图像，它将改变颜色。如果混合它，我将获得透明效果。但我希望它不透明。如果是矩形区域，则可以像上一章一样使用ROI。但是OpenCV徽标不是矩形。因此，您可以按如下所示进行按位操作：

# 加载两张图片
img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.png')
# 我想把logo放在左上角，所以我创建了ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
# 现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码
img2gray = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# 现在将ROI中logo的区域涂黑
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
# 仅从logo图像中提取logo区域
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# 将logo放入ROI并修改主图像
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv.imshow('res',img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

请看下面的结果。左图显示了我们创建的mask。右图显示最终结果。为了更好地理解，显示上面代码中的所有中间映像，特别是 img1_bg 和 img2_fg。